# def greyModelPreprocess(dataVec):
#     "Set linear-bias c for dataVec"  # 对数据进行预处理的函数

#     import numpy as np  # 导入 numpy 库进行科学计算
#     from scipy import io, integrate, linalg, signal  # 导入 scipy 库的相关模块
#     from scipy.sparse.linalg import eigs  # 导入 sparse.linalg 模块中的 eigs 函数，用于计算特征值和特征向量
#     from scipy.integrate import odeint  # 导入 integrate 模块中的 odeint 函数，用于求解常微分方程的数值解

#     c = 0  # 初始化线性偏差 c
#     x0 = np.array(dataVec, float)  # 将数据向量 dataVec 转化为浮点类型的 numpy 数组
#     n = x0.shape[0]  # 获取数据向量的长度
#     L = np.exp(-2/(n+1))  # 计算级比下限 L
#     R = np.exp(2/(n+2))  # 计算级比上限 R
#     xmax = x0.max()  # 获取数据向量的最大值
#     xmin = x0.min()  # 获取数据向量的最小值

#     if (xmin < 1):  # 如果最小值小于 1
#         x0 += (1-xmin)  # 将数据向量加上一个偏差，使得最小值变为 1
#         c += (1-xmin)  # 更新线性偏差 c
#     xmax = x0.max()  # 更新数据向量的最大值
#     xmin = x0.min()  # 更新数据向量的最小值

#     lambda_ = x0[0:-1] / x0[1:]  # 计算级比，即当前元素与后一个元素的比值
#     lambda_max = lambda_.max()  # 获取级比的最大值
#     lambda_min = lambda_.min()  # 获取级比的最小值

#     while (lambda_max > R or lambda_min < L):  # 当级比不在范围内时
#         x0 += xmin  # 将数据向量加上一个偏差，使得最小值变为原最小值加上偏差
#         c += xmin  # 更新线性偏差 c
#         xmax = x0.max()  # 更新数据向量的最大值
#         xmin = x0.min()  # 更新数据向量的最小值
#         lambda_ = x0[0:-1] / x0[1:]  # 重新计算级比
#         lambda_max = lambda_.max()  # 获取新的级比的最大值
#         lambda_min = lambda_.min()  # 获取新的级比的最小值

#     return c  # 返回线性偏差 c